Kapan dalam Kewartawanan Data - monyet

Seperti pepatah lama, masa adalah segala-galanya. Ia adalah kemahiran yang berharga untuk mengetahui cara memperbaharui data lama supaya menarik kepada pembaca moden. Begitu juga, dalam kewartawanan data, penting untuk mengawasi perkaitan kontekstual dan mengetahui kapan masa yang optimum untuk mencipta dan menyiarkan cerita tertentu.

Apabila sebagai konteks untuk kisah anda

Jika anda ingin mencipta sekeping kewartawanan data yang benar-benar memberi perhatian dan perhatian dari audiens sasaran anda, pertimbangkan bila - sepanjang tempoh masa apa - data anda adalah relevan. Data basi, yang ketinggalan zaman biasanya tidak membantu cerita membuat berita, dan malangnya anda dapat menemui banyak data lama di luar sana. Tetapi jika anda mahir dengan data, anda boleh membuat mashup data yang mengambil trend dalam dataset lama dan membentangkannya dengan cara yang menarik untuk pembaca hari ini.

Contohnya, mengambil trend berasaskan jantina pada tahun 1940-an data pekerjaan dan melakukan mashup - integrasi, perbandingan, atau kontras - data dan trend data pekerjaan dari lima tahun sebelum sebelum ini. Anda kemudiannya boleh menggunakan dataset gabungan ini untuk menyokong cerita yang benar-benar dramatik tentang berapa banyak perkara yang telah berubah atau bagaimana sedikit perkara yang telah berubah, bergantung pada sudut anda selepas dengan sekeping anda.

Kembali sekali lagi kepada isu tanggungjawab etika dalam kewartawanan, sebagai wartawan data anda berjalan dengan baik di antara mencari dataset yang paling persuasif menyokong cerita jalan anda dan mencari fakta yang menyokong cerita yang mencabar anda, cuba untuk menolak. Wartawan mempunyai tanggungjawab etika untuk menyampaikan mesej yang jujur ​​kepada pembaca mereka. Apabila membina kes menyokong cerita anda, jangan ambil terlalu jauh - dengan kata lain, jangan ambil maklumat ke dalam bidang fiksyen. Terdapat satu juta fakta yang boleh dibentangkan dalam banyak cara untuk menyokong sebarang cerita yang ingin anda sampaikan. Kisah anda harus berdasarkan pada kenyataannya, dan bukanlah cerita yang membahagikan atau dibuat yang anda cuba promosikan kerana anda fikir pembaca anda akan menyukainya.

Kadangkala anda mungkin menghadapi masalah mencari dataset menarik atau menarik untuk menyokong cerita anda. Dalam situasi ini, cari cara untuk membuat mashup data yang mengikat data kurang menarik kepada beberapa data yang sangat menarik untuk penonton sasaran anda. Gunakan dataset gabungan sebagai asas untuk kisah data yang didorong oleh data anda.

Bilakah penonton paling banyak mengurus?

Jika matlamat anda adalah untuk menerbitkan sekeping kewartawanan data yang menjadi virus, maka anda pasti ingin mempertimbangkan ketepatan cerita: Kapan masa utama untuk menerbitkan artikel mengenai topik ini?

Atas sebab-sebab yang jelas, anda tidak akan berjaya dengan menerbitkan sebuah kisah pada tahun 2017 tentang siapa yang memenangi pilihan raya 1984 untuk presiden U. S. semua orang tahu, dan tidak ada yang peduli. Begitu juga, jika skandal media masa kini telah menimbulkan minat minat pembaca anda, bukanlah idea yang buruk untuk menunggang kesungguhan media itu dan menyiarkan cerita yang berkaitan. Kisah itu mungkin akan dilakukan dengan baik, jika ia menarik. Sebagai contoh baru-baru ini, anda boleh membuat sekeping kewartawanan data pada andaian privasi pengguna internet dan pelanggarannya dan kemudian menerbitkannya pada hari-hari selepas berita kontroversi Edward Snowden / NSA pecah. Menjaga jadual penerbitan yang berkaitan dan tepat pada masanya adalah satu cara untuk memastikan bahawa cerita anda mendapat perhatian yang diperlukan untuk membuat anda bekerja.